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你知道阿里云是可以用来部署应用的。您可能不熟悉它的大数据存储和管理选项。
事实上，阿里云提供了一系列大数据解决方案。本文对它们进行了总结，说明阿里云上大数据服务的类型可以满足各种工作负载。
数据存储
先说存储，因为这是大数据最基本的要求。OSS(对象存储服务)是阿里云的高容量、基于云的数据存储服务。它可以用来存储来自任何来源的任何类型的大量数据。
开放源码软件可用于必须经常访问的数据(如多媒体文件)，也可用于存档和其他低使用率目的。它包括用于在OSS存储系统之间来回迁移大量数据的工具，以及SDK和RESTAPI。
OSSSDK
SDK包含了完整的接口，包括主要的前端和后端网站和web服务语言，以及Android和iOS。这些语言和平台的SDK命令涵盖了广泛的功能，包括对象上传、下载和管理、复杂的图像处理和操作以及面向Web的功能(如静态网站托管和访问管理)。
和多媒体图像文件。
OSS特别适合处理大量的多媒体和图像文件。它可以与网站和应用程序结合使用，用于存储、流式传输和其他形式的服务、代码转换和图像格式转换。OSS也可以用来提供大量的数据进行快速下载。
然而，OSS只是阿里云丰富的大数据基础设施的一部分。存储可能是最基本的，但您可以使用存储的数据完成所有工作:
数据集成开发环境和MaxCompute
Data IDE是阿里云的整体框架，用来管理大数据，负责调度、监控和控制访问权限。它处理许多基础设施和基本管理任务，因此您可以专注于大型面向数据的项目的开发和运营。
数据处理工具
DataIDE与阿里云用于处理大数据的平台MaxCompute密切合作。MaxCompute包括各种用于分析和处理大量数据的工具，包括其自身的SQL版本、图形和MapReduce功能以及并发上传和下载功能。它包括一个扩展的SDK和一套完整的安全功能。
使用data IDE和MaxCompute，可以管理、处理和查询大量数据。由于它们简化了处理大数据的许多流程，因此可以大大减少安装大型、复杂和数据密集型网站所需的时间。它们还可以帮助减少存储和数据处理的数量和成本，并为深入分析提供坚实的基础。
电子地图恢复
阿里云还提供了E-MapReduce，这是一个基于Hadoop和ApacheSpark的非常丰富的框架，用于管理和处理大数据。Hadoop和Spark集群服务构成了E-MapReduce的核心。E-MapReduce的优势在于它可以处理集群创建和配置所需的许多低级任务，同时为管理和使用集群提供一个集成的框架。
由于E-MapReduce是基于Hadoop集群和面向Spark集群的服务，你可以有效地利用它提供的存储和计算空间，就好像它是一个运行在自己主机上的独立系统，而不是一个标准的云计算存储。
电子地图简化架构
在结构上，E-MapReduce由一个代理层组成，HDFS和超光速粒子文件系统直接位于其上。在它们之上是完整的Hadoop生态系统，以及Spark和各种Apache工具。顶层是基于Web的用户管理界面，可以方便地使用和管理基本工具和系统。
全面的Hadoop/Spark功能-简单的方法
这意味着，如果你能使用Hadoop、ApacheSpark或它们的关联工具来执行这个操作，你就可以在E-MapReduce中执行这个操作，而且比必须设置和执行的操作要容易得多。从头开始配置Hadoop或Spark。
不用说，E-MapReduce可以很容易地与阿里云的其他面向大数据的元素集成。它可以与阿里巴巴弹性计算服务(ECS)应用程序一起使用，并可以处理存储在OSS中的数据。它还可以向MaxCompute发送数据，并获取MaxCompute输出以供进一步处理。
E-MapReduce可用于处理和提供大量数据。它基于Spark的功能使它特别适合于像流式传输大量数据这样的事情。
大数据地图
用阿里云的大数据工具和服务可以做什么？E-MapReduce和MaxCompute都提供了广泛的工具来执行面向大数据的基本任务，如快速分类、搜索和分析大量数据。
可以利用阿里云的大数据功能，为高流量、数据密集型的网站设置和管理后端服务，这些网站提供流媒体服务，产生大量的用户上传和下载流量，或者从大量数据中快速返回搜索结果。
您还可以使用相同的功能来处理和管理大型媒体文件，在需要快速检索时有效地处理非常大的数据库，或者处理独特的或行业特定的大容量数据流的处理和存储要求。
阿里云在大数据方面为你做了什么？它可以为您提供所需的工具、存储和服务，使您的大数据操作能够以您想要的方式快速、轻松地运行，在时间和精力方面的支出或费用最少。
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